Re: [問題] Validation set 到底在做什麼?
※ 引述《lucien0410 (lucein)》之銘言：
: 可是可是我的問題沒有回答到 (是我一開始沒問對問題)
不如你來回答問題, 你怎麼知道模型要訓練到什麼時候(epoch size)?
: 換個方式講
: 假設我有兩份已知資料(AB兩份資料）
: A拿來訓練
: B拿來測試
: B的測試結果告訴我們成果到底怎樣 公平的驗證
: B就是終極測試
這樣做當然很好, 但代價也很昂貴.
回到上面的問題, 你需要驗證多少次? 每個epoch驗證一次?
更別提很多時候是沒辦法這樣做的.
(ex. B沒有答案. 有的話我會拿來做訓練)
: 但其實訓練A之前 可以調整很多hyperparameter
: 所以就先把A切成 a b
: 拿a 訓練 b 測試 找尋最佳的hyperparameter
: 找到後 再依這樣的設定訓練A (期待B的測試會最好)
: 但是OpenNMT要求在訓練小寫a時也必須提供val set
: 這就是我的問題了
他就是邊訓練邊測試啊, 不然你怎麼知道訓練得如何了?
其實就是把你想手動做的事情自動化啦.
如果你有看他的說明書:
Validation files are required and used to evaluate
the convergence of the training.
It usually contains no more than 5000 sentences.
第一句就是前面講的.
第二句的意思是做這個很浪費時間. (別誤會, 是學問很大的意思)
然後"找尋最佳的hyperparameter"也不是很重要,
想太多不如先train下去, train久了就有fu了.
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